Fotogrametria e CloudCompare para Controle de Erosão
Bioengenharia de Solos
Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)
Objetivo Central
Aprender a construir modelos 3D de sistemas radiculares expostos usando fotogrametria digital de baixo custo, processá-los no CloudCompare e extrair parâmetros relevantes para avaliação do controle de erosão.
⏱ Duração: 60 min (teoria + demonstração + exercício)
📋 Pré-requisitos: CloudCompare instalado, câmera ≥ 12 MP
As raízes aumentam a resistência ao cisalhamento do solo por dois mecanismos:
\[\Delta c_r = t_R \times (A_R / A)\]
Onde:
Modelo de Wu (1979)
O acréscimo de coesão é estimado como:
\[\Delta c_r = 1{,}2 \times \overline{t_R} \times RAR\]
O fator 1,2 corrige a orientação aleatória das raízes.
| Espécie | \(\Delta c_r\) (kPa) |
|---|---|
| Vetiver | 5 - 18 |
| Ingá | 3 - 12 |
| Leucena | 4 - 15 |
| Gramíneas nativas | 1 - 6 |
O capim-vetiver (Chrysopogon zizanioides) é uma das espécies mais utilizadas em bioengenharia de solos no mundo, graças a características únicas:

O vetiver possui sistema radicular do tipo fasciculado denso, com características distintas:
| Parâmetro | Valor típico |
|---|---|
| Profundidade máx. (1 ano) | 3,0 - 4,0 m |
| Diâmetro médio da raiz | 0,5 - 0,8 mm |
| Nº de raízes por touceira | 500 - 3.000 |
| Massa seca radicular (kg/m³) | 0,8 - 3,5 |
| Resistência à tração | 40 - 180 MPa |
| RAR camada 0-30 cm | 0,15 - 0,45% |

Dado importante: A resistência à tração das raízes de vetiver (40-180 MPa) é muito superior à de árvores típicas (5-40 MPa), tornando-o ideal para reforço de solos.
A distribuição da densidade de raízes varia com a profundidade de forma não linear:
| Camada (cm) | RAR (%) | Nº raízes/dm² | \(\Delta c_r\) (kPa) |
|---|---|---|---|
| 0-10 | 0,40 | 180-250 | 7,2 |
| 10-20 | 0,30 | 120-180 | 5,4 |
| 20-30 | 0,20 | 80-120 | 3,6 |
| 30-50 | 0,12 | 40-80 | 2,2 |
| 50-100 | 0,05 | 10-30 | 0,9 |
| > 100 | 0,01 | 2-10 | 0,2 |
A concentração é maior nos primeiros 30 cm, mas raízes profundas ancoram o talude em camadas estáveis.

A análise bidimensional (cortes, fotografias frontais) perde informação sobre:
A fotogrametria SfM (Structure from Motion) permite reconstruir a geometria 3D completa com:
| Técnica | Resolução | Custo | Portabilidade | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| Fotogrametria SfM | 0,1-1 mm | Baixo (celular) | ✅ Campo | Raízes expostas em taludes |
| LiDAR terrestre | 1-5 mm | Alto | ⚠️ Pesado | Estruturas maiores (> 1 m) |
| Tomografia (CT) | 10-50 µm | Muito alto | ❌ Laboratório | Raízes finas in-situ (amostras) |
| Ressonância (MRI) | 50-200 µm | Muito alto | ❌ Laboratório | Dinâmica de água nas raízes |
| Scanner 3D estruturado | 0,05-0,5 mm | Médio | ⚠️ Lab/campo | Amostras lavadas em bancada |
Para bioengenharia de solos, a fotogrametria SfM é a melhor relação custo-benefício: portátil, precisa (sub-milimétrica), não destrutiva e acessível a qualquer laboratório.
A partir de múltiplas fotografias de um mesmo objeto, tomadas de ângulos diferentes, o software identifica pontos homólogos e reconstrói a geometria 3D.
Softwares livres recomendados
| Software | Uso |
|---|---|
| Meshroom | Fotogrametria SfM (Nuvem densa) |
| OpenDroneMap | Alternativa (melhor para drones) |
| COLMAP | Motor SfM robusto |
| CloudCompare | Visualização e análise 3D |
O GSD (Ground Sampling Distance) indica o tamanho real que cada pixel representa:
\[GSD = \frac{d \times p}{f}\]
Onde:
\[GSD = \frac{0{,}5 \times 0{,}0012}{4{,}2} = 0{,}14 \text{ mm/pixel}\]
Suficiente para mapear raízes de vetiver (diâm. ≥ 0,5 mm)!
GSD recomendado por aplicação
| Aplicação | GSD necessário |
|---|---|
| Raízes finas (< 1 mm) | ≤ 0,2 mm/pixel |
| Raízes médias (1-5 mm) | ≤ 0,5 mm/pixel |
| Raízes grossas (> 5 mm) | ≤ 1,0 mm/pixel |
| Touceira inteira | ≤ 2,0 mm/pixel |
Regra prática: o GSD deve ser ≤ metade do diâmetro da menor raiz que se deseja detectar.
Dica prática: fotografe em círculos concêntricos (raster orbital) ao redor da raiz. Comece mais longe (contexto) e feche o enquadramento progressivamente.
| Erro | Consequência | Solução |
|---|---|---|
| Poucas fotos (< 40) | Nuvem com buracos | Mínimo 60, ideal 80+ |
| Sem escala métrica | Modelo sem dimensão real | Sempre incluir régua |
| Sombras duras | Features falsas, ruído | Fotografar em dia nublado |
| Foco automático | Fotos desfocadas | Travar foco manual |
| Ângulos repetidos | Falha na reconstrução | Circundar em 360° |
| Fundo complexo | Pontos espúrios na nuvem | Usar painel de fundo neutro |

Regra de ouro: se você consegue ver a raiz com clareza na foto, o Meshroom também conseguirá reconstruí-la.
| Passo | Nó (node) | Ação |
|---|---|---|
| 1 | CameraInit | Importar fotos, detectar parâmetros da câmera |
| 2 | FeatureExtraction | Extrair features SIFT de cada imagem |
| 3 | ImageMatching | Emparelhar imagens por vocabulário visual |
| 4 | FeatureMatching | Correspondência de features entre pares |
| 5 | StructureFromMotion | Estimar posição das câmeras e nuvem esparsa |
| 6 | DepthMap | Calcular mapa de profundidade |
| 7 | Meshing | Gerar malha triangular |
| 8 | Texturing | Aplicar textura fotográfica à malha |
Saída final: arquivo .obj ou .ply com a malha texturizada do sistema radicular.

No CloudCompare, use Edit → Colors → Height Ramp para colorir a nuvem por profundidade - facilita a visualização da distribuição vertical.
maxPoints = 5 000 000 para raízes (detalhe suficiente)Alternativa sem GPU
Se não tiver placa de vídeo dedicada:
.ply ou .objSe a escala não foi calibrada na fotogrametria:

| Parâmetro | Como extrair |
|---|---|
| Volume radicular (cm³) | Convex Hull → Properties |
| Área superficial (cm²) | Mesh → Compute → Surface |
| Diâmetro médio | Cortes transversais → fit circle |
| Profundidade máxima (cm) | Bounding Box → dimensão Z |
| RAR por camada | Cortes horizontais a cada 10 cm |
O RAR tipicamente diminui com a profundidade. Valores de 0,05-0,30% na camada 0-30 cm são comuns para gramíneas.
Plugin recomendado: o plugin qCSF (Cloth Simulation Filter) pode ajudar a separar raízes do solo residual na nuvem.

Com o RAR estimado por camada, aplica-se o modelo de Wu (1979):
\[\Delta c_r(z) = 1{,}2 \times \overline{t_R} \times RAR(z)\]
| Profundidade (cm) | RAR (%) | \(\overline{t_R}\) (MPa) | \(\Delta c_r\) (kPa) |
|---|---|---|---|
| 0-10 | 0,25 | 15 | 4,5 |
| 10-20 | 0,18 | 15 | 3,2 |
| 20-30 | 0,10 | 15 | 1,8 |
| 30-50 | 0,04 | 15 | 0,7 |
Esses valores de \(\Delta c_r\) são somados à coesão do solo natural para análise de estabilidade de taludes.
Waldron propôs um modelo mais detalhado que Wu, considerando a interação solo-raiz como estacas flexíveis:
\[\Delta S = T_r \times \frac{A_r}{A_s} \times (\sin\theta + \cos\theta \tan\phi')\]
Onde:
O modelo de Wu assume \(\theta\) fixo (fator 1,2) → superestima em 50-100% em alguns casos. Waldron permite calibração.
Comparativo Wu vs Waldron
| Aspecto | Wu (1979) | Waldron (1977) |
|---|---|---|
| Fator de orientação | Fixo (1,2) | Variável (\(\theta\)) |
| Precisão | Superestima 50-100% | Mais realista |
| Dados necessários | RAR + \(t_R\) | RAR + \(t_R\) + \(\theta\) + \(\phi'\) |
| Facilidade de uso | ✅ Simples | ⚠️ Requer mais dados |
| Uso recomendado | Estimativa preliminar | Projeto executivo |
Na prática: use Wu para triagem rápida e Waldron para projetos detalhados, calibrando \(\theta\) com ensaios de arrancamento.
Para um talude infinito de inclinação \(\beta\), o Fator de Segurança (FS) com raízes é:
\[FS = \frac{c' + \Delta c_r + (\gamma z \cos^2\beta - u)\tan\phi'}{\gamma z \sin\beta \cos\beta}\]
Onde:
Dados: \(c' = 5\) kPa, \(\phi' = 25°\), \(\gamma = 18\) kN/m³, \(\beta = 30°\), \(z = 1\) m, \(u = 0\)
Sem raízes: \[FS_{sem} = \frac{5 + (18 \times 1 \times \cos^2 30°) \times \tan 25°}{18 \times 1 \times \sin 30° \times \cos 30°}\] \[FS_{sem} = \frac{5 + 6{,}29}{7{,}79} = 1{,}45\]
Com vetiver (\(\Delta c_r = 5\) kPa): \[FS_{com} = \frac{5 + 5 + 6{,}29}{7{,}79} = 2{,}09\]
Aumento de 44% no FS apenas com a contribuição radicular do vetiver!
Talude rodoviário de 3 m de altura, inclinação 1V:1,5H (33,7°), em solo argiloso tropical:
| Parâmetro | Antes | Depois (18 meses) |
|---|---|---|
| Volume de erosão (m³/m) | 0,45 | 0,03 |
| Cobertura vegetal (%) | 5 | 85 |
| RAR 0-30 cm (%) | 0 | 0,28 |
| \(\Delta c_r\) médio (kPa) | 0 | 5,0 |
| FS estimado | 1,15 | 1,87 |

Conclusão: o plantio de vetiver elevou o FS de 1,15 (instável) para 1,87 (estável), com redução de 93% no volume erodido. A modelagem 3D permitiu quantificar esse ganho de forma objetiva.
Cronograma de estabelecimento do vetiver
| Mês | RAR 0-30 cm (%) | \(\Delta c_r\) (kPa) | Observação |
|---|---|---|---|
| 0 | 0,00 | 0,0 | Plantio |
| 3 | 0,05 | 0,9 | Enraizamento inicial |
| 6 | 0,12 | 2,2 | Raízes a 60 cm |
| 12 | 0,22 | 4,0 | Entrelaçamento entre touceiras |
| 18 | 0,28 | 5,0 | Capacidade funcional plena |
| 24 | 0,35 | 6,3 | Sistema maduro |
Período crítico: os primeiros 6 meses, quando o FS ainda não atingiu valores seguros. Combine com geotêxteis temporários.
Qual a sobreposição mínima recomendada entre fotos consecutivas para fotogrametria SfM?
O modelo de Wu (1979) tende a:
Qual parâmetro NÃO pode ser extraído diretamente de uma nuvem de pontos 3D?
Para detectar raízes de vetiver (diâmetro ≈ 0,5 mm), qual GSD máximo é aceitável?
Lembre-se: a resistência à tração (\(t_R\)) deve ser medida em laboratório com ensaio de tração direta - não é possível extraí-la de imagens!
Entrega
.ply da nuvem limpaObrigado!
Luiz Diego Vidal Santos
Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)
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